À propos de Anne-Constance
I am a results-oriented professional with a data-driven approach, adept at transforming strategic vision into actionable solutions. Fluent in multiple languages, I excel in leadership and stakeholder management, fostering effective collaboration across diverse teams.
My expertise in analytics fuels innovation and problem-solving, supported by an entrepreneurial mindset. With a KPI-driven approach, I am committed to achieving excellence by leveraging data for informed decision-making and value creation.
Je suis une professionnelle orientée résultats avec une approche centrée sur les données, capable de transformer une vision stratégique en solutions concrètes. Polyglotte, j'excelle en leadership et en gestion des parties prenantes, favorisant une collaboration efficace au sein d’équipes diversifiées.
Mon expertise en analytique, soutenue par un esprit entrepreneurial, stimule l’innovation et la résolution de problèmes. Avec une approche axée sur les indicateurs de performance (KPI), je suis déterminé à atteindre l'excellence en exploitant les données pour une prise de décision éclairée et la création de valeur.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Arabe
Notions
Allemand
Notions
Portugais
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- SODEXOSenior data product manager - PricingRESTAURATIONnovembre 2024 - février 2025 (4 mois)Issy-les-Moulineaux, FranceContexteDans un secteur à faibles marges comme la restauration collective, le pricing est un levier stratégique pour la compétitivité des appels d'offres et la rentabilité des contrats multi-sites. Sodexo souhaitait structurer un produit BI global pour fiabiliser ses décisions de pricing et homogénéiser les pratiques de pilotage entre pays.Une première version de dashboard BI pricing était déjà développée, avec pour vocation d'aider les directeurs régionaux, responsables de centaines de sites, à négocier plus efficacement leurs contrats et à piloter leurs marges dans un contexte d'inflation et de pression accrue sur les coûts alimentaires. J'avais pour rôle de piloter et scaler ce produit data PricingObjectifsEn tant que Product Manager, j’ai piloté :
- La stratégie data pour rendre le produit scalable et fiable grâce à une gouvernance POS consolidée.
- La roadmap produit pour prioriser les fonctionnalités clés
- L’adoption internationale via formation, UX et communication globale.
Approche & méthodologie- Audit du produit existant, définition de nouvelles features à fort impact business (ex: analyses drill-down multi-niveaux, suivi marges, benchmarks prix proposés/coûts réels, extra revenue vs $ in the bank...)
- Coordination avec data platform, MDM et data engineering pour renforcer la qualité des données POS (ownership, alertes automatiques, consolidation)
- Ateliers utilisateurs pour affiner KPIs et adapter l’UX et étude market-fit pour améliorer l’adoption
- Plan de formation progressive (guides, vidéos) et communication internationale avec marketing pour soutenir le scaling
Résultats obtenus- Extension à de nouveaux segments (US Healthcare, UK & Ireland Entreprises)
- Adoption renforcée et validation par le COMEX
- Securisation continue gouvernance pour un déploiement global fiable
Outils et data stack:Azure DevOps, Databricks, PowerBI, dbt - MathcoSenior Data & AI Manager (CPG, Luxury, Retail, Foodservice)CONSEIL & AUDITmai 2021 - février 2025 (3 ans et 9 mois)Innovation & Stratégie Produit | Solutions IA & Data-Driven | Livraison AgileResponsable Customer Success pour de grands comptes européens, gestion de projets en IA et Machine Learning (classification NLP, analyse de sentiment, MMX, MLOps, …) avec un focus sur la livraison de produits et projets data-driven.Réalisations clés :
- Définition de la vision produit et des feuilles de route, traduction des enjeux métier en insights exploitables par l’IA, en utilisant des méthodologies agiles (Scrum, Kanban) pour aligner l’exécution technique avec les objectifs business et assurer une communication fluide avec les parties prenantes.
- Mise en œuvre de solutions IA & data, supervision d’équipes interfonctionnelles pour optimiser les pipelines ETL/ELT, intégrer des bases de données relationnelles et NoSQL, et déployer des outils BI et de visualisation des données – améliorant les flux d’information, l’intégration des retours utilisateurs et la gestion des risques pour maximiser la valeur métier.
- Établissement et optimisation des cadres de gouvernance des données, amélioration de la qualité, de la traçabilité et de la sécurité des données sur l’ensemble des projets, garantissant conformité et fiabilité pour des solutions IA évolutives.
- ClarinsMise en place d'une ML FactoryMODE & COSMÉTIQUESjuin 2024 - novembre 2024 (5 mois)Paris, FranceContexte de la missionClarins souhaitait industrialiser et fiabiliser la mise en production de ses modèles machine learning, jusque-là développés de façon isolée (notebooks, scripts manuels, déploiements ad hoc). L’enjeu : créer une plateforme unique “ML Factory” couvrant plusieurs cas d’usage stratégiques (recommandation e-commerce temps réel, segmentation clients, NLP voix du client, chatbot IA), tout en restant évolutive, sécurisée et maîtrisée en coûts.Objectifs
- Industrialiser la mise en production des modèles (CI/CD ingestion & feature engineering, entraînement, validation, déploiement, monitoring, sécurité) Réduire le time-to-market des nouveaux cas d’usage
- Améliorer la gouvernance et la conformité (RGPD, auditabilité)
- Mettre en place un cadre FinOps pour optimiser les coûts cloud et dépendances technologiques
Approche & méthodologie- Cadrage : clarification besoins business/techniques, contraintes FinOps, cartographie composants existants
- Priorisation use cases : scoring valeur/faisabilité, définition SLO (latence, coûts, charge)
- Validation de l'architecture cible
- Roadmap : dummy model bout-en-bout, puis 2-3 cas prioritaires avant extension
- Gouvernance & opérationnalisation : comités pilotage, cadences agiles, RACI clair, feedback loops, canaux d’escalade
- Adoption & change : kits d’usage, tableaux de bord FinOps/monitoring, formations continues
Résultats obtenus- Scalabilité éprouvée : charge x5, latence maintenue <300 ms sur AKS
- Time-to-prod réduit de 3 sem>3 j
- Promotion industrialisée DEV→UAT→PROD (gates qualité, SLO/SLA, rollback).
- Monitoring centralisé (logs, dérive auto, alertes, versioning)
- Gouvernance stabilisée
Outils et data stack- Inference temps réel: AKS
- Data prep/entraînement et feature store (Unity Catalog en pilote) : Databricks
- Registry/batch : Azure ML
- Orchestration : ADF
- Intégrations Key Vault App Gateway, logs ELK, dérive Evidently
- Gestion projet : Jira, Confluence
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Formations
- International Master in ManagementSKEMA business school2011International Master In Management (programme anglophone) Spécialisation en Gestion de Projets et double-diplôme en Droit Des Affaires (ULCO)
Certifications
- SAFe 6 Product Owner/Product ManagerLogo de Scaled Agile (SAFe®) Training by Agile Certification2024
- Generative AI with Large Language ModelsAmazon Web Services2024